Mathématiques et applications Mathématiques appliquées, calcul scientifique, équations aux dérivées partielles, probabilités, statistiques

Ce cours présentera les principaux algorithmes de simulation de variable aléatoire, les méthodes de Monte-Carlo, les méthodes dîtes MCMC (Monte-Carlo Markov Chain), dont l'algorithme de Metropolis-Hasting et l'échantillonneur de Gibbs, et les algorithmes d'optimisation stochastique (recuit simulé, algorithme de Robbins-Monro et gradient stochastique).

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